Alternativas en la elección del semivariograma a emplear en la estimación de totales a partir de muestras con datos espacialmente correlacionados

dc.citation.titleDecimonovenas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosarioes
dc.contributor.organizerSecretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarioes
dc.creatorBorra, Virginia Laura
dc.creatorPagura, José Alberto
dc.creatorMignoni, César Antonio
dc.creatorLópez, Elisabeth
dc.date.accessioned2017-07-06T12:48:31Z
dc.date.available2017-07-06T12:48:31Z
dc.date.issued2014-11
dc.description.abstractPuede decirse que, para el caso en estudio, con cualquiera de las alternativas consideradas, el uso de la información que caracteriza la variabilidad espacial, ha redundado en una mejora importante de la precisión de las estimaciones. Se esperaba que al plantear estimaciones del modelo de semivariograma a partir de la muestra, el error cuadrático medio aumentara con respecto al que se obtiene al utilizar el semivariograma poblacional, debido a la variabilidad introducida por el uso de diferentes modelos, dependiendo de lo observado en cada muestra y las estimaciones de los paráme-tros del mismo. En el presente caso los errores cuadráticos medios de los estimadores del total resultaron similares. Cabe notar que se obtuvieron estimaciones del error cuadrático medio expresado en (3), para cada propuesta y las mismas son más parecidas entre sí para las estimaciones usando el modelo de semivariograma poblacional. Si bien el estudio realizado se limita a una población determinada y con cierto orden, lo que debe aclararse por haber obtenido resultados para muestras sistemáticas, constituye un aporte en cuanto a mostrar la utilidad del uso de la información de la variabilidad espacial de las unidades.es
dc.description.abstractModel-Based Approach and Model-Assisted Approach have been useful in finite population sampling, providing a methodological support for incorporating auxiliary information in the estimating stage, in order to obtain improvements in accuracy estimates. When units are located in space, it`s main feature is that they may have positive spatial au-tocorrelation. Spatial Statistics has developed methods for collection, description and model-ing of spatial variability of the interest variables, which can be used in the stages of selection and estimation of values of the finite population. Proposals for estimation under the Model-Based Approach, suggest the incorporation of spa-tial correlation using semivariogram models, so it will be important the identification and es-timation of its parameters. One option is the use of a semivariogram model obtained from a pilot sample, or from a previous study. Also, the sample information could be used for this purpose, either to establish and estimate the model or given a population model, estimate its parameters. In this paper, an application is presented in order to compare the results obtained by the three procedures and it`s corresponding discussion
dc.description.filFil: Borra, Virginia Laura Facultad Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn1668-5008es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/7504
dc.language.isospaes
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.holderFacultad Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosario; Argentinaes
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectn.d.es
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dc.titleAlternativas en la elección del semivariograma a emplear en la estimación de totales a partir de muestras con datos espacialmente correlacionadoses
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dc.type.collectioncomunicaciones
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Los enfoques basados en modelos y asistidos por modelos han resultado de utilidad en el muestreo en poblaciones finitas, brindando un soporte metodológico para la incorporación de información auxiliar en la fase de estimación, con el fin de obtener mejoras en la precisión de las estimaciones. Cuando las unidades se encuentran ubicadas en el espacio, la característica principal es que pueden presentar autocorrelación espacial positiva. La Estadística Espacial ha desarrollado métodos para la recolección, descripción y modelamiento de la variabilidad espacial de las variables de interés, los que pueden ser empleados en las fases de selección y de estimación de valores de la población finita. Las propuestas para la estimación bajo el enfoque basado en modelos, plantean la incorpo-ración de la correlación espacial utilizando modelos de semivariograma, por lo que será clave la identificación y la estimación de sus parámetros. Una opción es el uso de un modelo de semivariograma obtenido de una muestra piloto, o de un estudio anterior. También, podría utilizarse para este fin la información muestral, ya sea para establecer y estimar el modelo o dado un modelo poblacional, estimar sus parámetros. En este trabajo, se presenta una aplicación con el fin de comparar los resultados obtenidos por medio de los tres procedimientos y su correspondiente discusión.
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